均值滤波和中值滤波matlab代码

均值滤波和中值滤波是常用的图像处理技术。下面将为您提供使用MATLAB实现的代码示例。

均值滤波通过计算像素周围邻域的平均值来实现图像平滑处理。具体的MATLAB代码如下：

% 读取输入图像
inImg = imread('input.jpg');

% 获取图像尺寸
[m, n] = size(inImg);

% 定义滤波器尺寸
filterSize = 3;

% 创建输出图像矩阵
outImg = zeros(m, n);

% 对图像进行均值滤波
for i = 2 : m-1
    for j = 2 : n-1
        % 计算滤波器内邻域的平均值
        outImg(i, j) = sum(sum(inImg(i-1:i+1, j-1:j+1))) / (filterSize^2);
    end
end

% 显示输出图像
imshow(uint8(outImg));

中值滤波则是通过取邻域中像素的中值来实现图像去噪处理。下面是实现中值滤波的MATLAB代码示例：

% 读取输入图像
inImg = imread('input.jpg');

% 获取图像尺寸
[m, n] = size(inImg);

% 定义滤波器尺寸
filterSize = 3;

% 创建输出图像矩阵
outImg = zeros(m, n);

% 对图像进行中值滤波
for i = 2 : m-1
    for j = 2 : n-1
        % 获取滤波器内邻域的像素值
        neighborPixels = reshape(inImg(i-1:i+1, j-1:j+1), 1, []);
        
        % 取邻域像素的中值作为滤波结果
        outImg(i, j) = median(neighborPixels);
    end
end

% 显示输出图像
imshow(uint8(outImg));

上述代码示例中，`input.jpg`为待处理的图像文件名。代码中的滤波器尺寸`filterSize`可以根据需要进行调整。使用这些代码，您可以在MATLAB中实现均值滤波和中值滤波来对图像进行平滑和去噪处理。